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CCE PUC-Rio curso Data Mining - Conceitos, Técnicas, Ferramentas e Aplicações

Data Mining - Conceitos, Técnicas, Ferramentas e Aplicações

Informática
Curso Livre

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Introdução

Data Mining ou Mineração de Dados consiste em um processo analítico projetado para explorar grandes quantidades de dados (tipicamente relacionados a negócios, mercado ou pesquisas científicas), na busca de padrões consistentes e/ou relacionamentos sistemáticos entre variáveis e, então, validá-los aplicando os padrões detectados a novos subconjuntos de dados. O processo consiste basicamente em 3 etapas: exploração; construção de modelo ou definição do padrão; e validação/verificação.

Atualmente, as organizações têm se mostrado extremamente eficientes em capturar, organizar e armazenar grandes quantidades de dados, obtidos de suas operações diárias ou pesquisas científicas, porém, ainda não usam adequadamente essa gigantesca montanha de dados para transformá-la em conhecimentos que possam ser utilizados em suas próprias atividades, sejam elas comerciais ou científicas.

A rápida taxa de inovação nas tecnologias de informática está exigindo que, cada vez mais, os profissionais estejam preparados e atualizados para conhecer e enfrentar os desafios da Tecnologia da Informação.

O conceito de Data Mining está se tornando cada vez mais popular como uma ferramenta de gerenciamento de informação, que deve revelar estruturas de conhecimento, que possam guiar decisões em condições de certeza limitada. Recentemente, tem havido um interesse crescente em desenvolver novas técnicas analíticas, especialmente projetadas para tratar questões relativas a Data Mining. No entanto, Data Mining ainda está baseado em princípios conceituais de Análise de Dados Exploratórios e de modelagem.

Data Mining é parte de um processo maior de conhecimento denominado Knowledge Discovery in Database (KDD). KDD consiste, fundamentalmente, na estruturação do banco de dados; na seleção, preparação e pré-processamento dos dados; na transformação, adequação e redução da dimensionalidade dos dados; no processo de Data Mining; e nas análises, assimilações, interpretações e uso do conhecimento extraído do banco de dados, através do processo de Data Mining.

Objetivo

- Apresentar e explorar as principais funcionalidades, técnicas e algoritmos utilizados em Data Mining;
- Mostrar como a tecnologia de Data Mining pode ajudar a extrair informações valiosas de grandes bases de dados;
- Introduzir os principais conceitos e tecnologias necessárias para melhorar a tomada de decisões nas empresas com base em seus acervos de dados;
- Apresentar os conceitos, técnicas, ferramentas e aplicações de Data Mining;
- Mostrar como utilizar a tecnologia de Data Mining no contexto de Business Intelligence (BI);
- Capacitar os participantes para atuarem de forma ativa em um projeto de Data Mining;
- Fornecer uma visão gerencial das tecnologias de informática em um contexto de tomada de decisões e incorporação de informações em seus negócios;
- Apresentar exemplos de aplicações de Data Mining para Market Basket Analysis, Segmentação de Mercado, Modelagem de Churn/Attrition, Credit Scoring, Detecção de Fraude, Webmining, etc

Público Alvo

- Gerentes, Analistas de Negócio e profissionais de Tecnologia de Informação preocupados em obter vantagens competitivas a partir da utilização e exploração de informações sobre clientes e mercados;
- Profissionais que trabalhem ou pretendam trabalhar com Análise de Dados;
- Profissionais de Empresas e Pesquisadores interessados em melhor explorar um acervo de dados para potencializar sua atuação;
- Profissionais de informática familiarizados com sistemas de informação voltados para Análise de Dados e/ou Tomada de Decisões;
- Profissionais de Informática voltados para o processo de Descoberta de Conhecimento em Bancos de Dados (KDD);
- Usuários de informática que necessitem entender melhor os processos da construção e exploração de dados para busca de conhecimento e tomada de decisões;
- Profissionais de marketing;
- Profissionais que ocupem ou pretendam ocupar cargos de nível gerencial.

Carga Horária

64 horas.

Metodologia

- Aulas teóricas expositivas;
- Trabalhos práticos no decorrer do curso, em laboratórios de informática;
- Discussões em salas de aulas.

Programa

01. Introdução a Gestão do Conhecimento;
02.
Ambiente de Business Intelligence (BI) e a busca de conhecimento;
03. Análise Estatística de Dados;
04. Tratamento de dados para os processos de Data Mining;
05. O Processo de Descoberta de Conhecimento em Bancos de Dados;
06. Data Mining, suas principais funcionalidades, técnicas e algoritmos;
07. Análise de Associações;
08. Classificação de Dados;
09. Árvores de Decisão;
10. Regressão Logística;
11. Redes Neurais;
12. Segmentação e Análise de Cluster;
13. Cases com Aplicações de Data Mining a CRM Analítico, Redução de Inadimplência, Detecção de Fraude, etc.

Obs.
O curso utilizará o software Enterprise Miner da SAS Institute, alocando um aluno por microcomputador.

Corpo Docente

Veja a relação do corpo docente (sujeito a alteração)

Matrícula

O aluno cujo curso for custeado por uma empresa deverá, depois de efetuar a matrícula, preencher o modelo da carta de compromisso da empresa e envia-la através do “Aluno on line”, no prazo de 24 horas. Posteriormente enviaremos, à empresa, a nota fiscal com boleto bancário.  O aluno receberá um email automático de confirmação de matrícula, contendo as instruções para uso do “Aluno on line”

Certificado

O aluno que preencher satisfatoriamente os quesitos frequência e aproveitamento terá direito a certificado.

O aluno que obtiver 85% de freqüência e /ou aproveitamento terá direito a um certificado.

Observações

Vagas limitadas.

A realização do curso está sujeita à quantidade mínima de matrículas.

Bolsas de Estudos: devido à natureza autofinanciada dos cursos oferecidos pela CCE, não há viabilidade financeira para a concessão de bolsas de estudo.

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Atualizado em 20/03/2014 às 09:17